طور فريق من الباحثين البريطانيين نموذج Delphi-2M ليبحث في أنماط السجلات الطبية للأفراد بهدف التنبؤ بمشاكل صحية قد تظهر عليهم طوال أكثر من عقد من الزمن في المستقبل.
تشبه الفكرة نشرات الطقس التي تتوقع احتمالات هطول الأمطار، لكنها تخص صحة الإنسان، إذ تعلّمت التقنية اكتشاف أنماط في البيانات الطبية من أجل حساب مخاطر الإصابة.
مفهوم Delphi-2M وطريقة العمل
يُدرّب Delphi-2M لاستخراج أنماط من سجلات طبية مجهولة الهوية ليتمكن من توقع ما سيأتي لاحقًا من أمراض، عبر تحليل سلاسل البيانات الطبية كما يحلل نموذج لغوي تتبع الكلمات في جملة.
ولا يحدّد النموذج تواريخ محددة مثل حدوث نوبة قلبية في تاريخ معين؛ بل يقدّر احتمالات الإصابة لأكثر من ألف مرض، وتتشابه هذه التوقعات مع احتمالات الطقس التي قد ترتفع مع الزمن بشكل تدريجي دون أن تكون دقيقة في كل مرة.
البيانات والتقييم
اعتمد النموذج في تدريبه على بيانات مجهولة المصدر من المملكة المتحدة، بما في ذلك حالات الدخول إلى المستشفيات وسجلات الأطباء العامين وعوامل نمط الحياة مثل التدخين، وهي بيانات من مشروع البنك الحيوي الوطني.
ثم اختُبرت قدراته على التعميم باستخدام بيانات من مشاركين آخرين في Biobank، وبعدها على السجلات الطبية لـ 1.9 مليون شخص في الدنمارك.
التطبيقات والنتائج
يظهر النموذج تفوقًا في التنبؤ بأمراض مثل النوع الثاني من السكري، والنوبات القلبية، والإنتان، مع وجود تطور تدريجي في التوقعات وليس عشوائيًا.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في إعلام برامج فحص الأمراض وتحليل جميع السجلات الصحية في منطقة ما لتقدير الطلب المستقبلي، مثل عدد النوبات القلبية المتوقع حدوثها سنويًا في Norwich عام 2030، وذلك لدعم تخطيط الموارد الصحية.
يجري الآن تحديث النموذج ليشمل مزيدًا من البيانات الطبية مثل التصوير والتراكيب الوراثية وتحليل الدم، بهدف تعزيز الدقة وتوسيع نطاق الأمراض التي يمكن التنبؤ بها.
